Створення ШІ, який розуміє ваш бізнес

У міру того як генеративний ШІ стає доступнішим, багато організацій використовують однакові базові моделі (foundation models, FM). Проте справжня конкурентна перевага досягається завдяки кастомізації ШІ-моделей із використанням власних даних, робочих процесів і вподобань — створенню рішень, які конкуренти не зможуть легко відтворити.

Хоча сучасні базові моделі демонструють вражаючі здібності до міркування та загального інтелекту, їм бракує контексту, який робить ШІ справді цінним для бізнесу. Вони не розуміють вашу термінологію, галузеві обмеження чи операційні нюанси. Щоб подолати цей розрив, моделі потрібно навчати та налаштовувати в межах структурованого процесу — переходячи від загальних знань до глибокого, предметно-орієнтованого розуміння.

Amazon Web Services SageMaker AI тепер підтримує весь цей шлях: від масштабного попереднього навчання до донавчання та узгодження вподобань, а також ефективного інференсу й безперервної адаптації.

Прискорення кастомізації за допомогою серверлес-навчання моделей

На AWS re:Invent 2025 Amazon SageMaker AI представив значні оновлення, що спрощують і прискорюють розробку ШІ-моделей. Ці нові можливості вирішують дві давні проблеми:

• Складність і тривалість кастомізації базових моделей
• Збої інфраструктури, які порушують масштабне навчання та затримують отримання результатів

Завдяки серверлес-кастомізації моделей організації тепер можуть донавчати й узгоджувати моделі за кілька днів замість місяців — без керування інфраструктурою.

Кастомізація під керуванням ШІ-агента

Для команд, яким потрібен найвищий рівень абстракції, SageMaker AI пропонує робочий процес із ШІ-агентом (preview). Розробники можуть описати бізнес-цілі природною мовою, а ШІ-агент сформує повний план кастомізації, включно з рекомендаціями щодо датасетів, метрик оцінювання та моделей.

Цей процес підтримує розширені методи, зокрема:

• Supervised Fine-Tuning (SFT)
• Direct Preference Optimization (DPO)
• Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)
• Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR)

Усе навчання, оцінювання та контроль відповідального ШІ виконуються в повністю серверлес-середовищі, усуваючи операційні накладні витрати.

Самостійна кастомізація для досвідчених команд

Для команд, яким потрібен більший контроль, SageMaker AI надає інтерфейс самообслуговування в SageMaker Studio. Організації можуть обрати популярні моделі, такі як Amazon Nova, Llama, Qwen, DeepSeek і GPT-OSS, та застосувати параметрично ефективне донавчання (LoRA) або повне донавчання з використанням рекомендованих найкращих практик.

Вбудоване відстеження MLflow забезпечує повну прозорість експериментів, продуктивності та результатів, тоді як AWS автоматично керує масштабуванням, виділенням ресурсів і оптимізацією.

Розширення можливостей понад донавчання з Amazon Nova Forge

Для організацій, яким потрібна глибока предметна експертиза, вбудована безпосередньо в моделі, одного лише донавчання може бути недостатньо. Подальше попереднє навчання часто пов’язане з ризиками, такими як катастрофічне забування, коли модель втрачає базові можливості.

Для розв’язання цієї проблеми AWS представила Amazon Nova Forge, доступну через SageMaker AI. Nova Forge дозволяє організаціям створювати власні фронтир-моделі на базі Amazon Nova, починаючи з ранніх контрольних точок етапів попереднього, проміжного та пост-навчання.

Поєднуючи власні набори даних із курованими даними Amazon Nova на повністю керованій інфраструктурі, організації можуть:

• Зберігати базовий інтелект і характеристики безпеки
• Вбудовувати глибокі галузеві знання
• Зменшувати ризики, пов’язані з традиційними підходами до попереднього навчання

Це робить Nova Forge економічно ефективним і масштабованим способом створення по-справжньому диференційованих, предметно-орієнтованих ШІ-моделей.

Ефективне масштабування з еластичним і безчекпойнтним навчанням

Еластичне навчання з SageMaker HyperPod

ШІ-навантаження є динамічними — доступність ресурсів постійно змінюється. Традиційні завдання навчання є фіксованими та неефективними, часто залишаючи дорогі прискорювачі простоювати.

Еластичне навчання на Amazon SageMaker HyperPod автоматично масштабує навчальні завдання вгору або вниз залежно від доступних ресурсів. Навчання триває без перерв навіть за змін місткості, максимізуючи використання ресурсів і зменшуючи потребу в ручному втручанні.

Безчекпойнтне навчання для стійкості

Збої інфраструктури можуть звести нанівець тижні навчання. Безчекпойнтне навчання усуває цей ризик, безперервно зберігаючи стан моделі в розподілених кластерах. У разі збою навчання відновлюється за лічені секунди без ручного відновлення — досягаючи до 95% ефективності навчання в масштабі.

Разом еластичне та безчекпойнтне навчання значно знижують витрати, простої та операційну складність.

Serverless MLflow для повної спостережуваності

Для підтримки експериментів, оцінювання та управління Amazon SageMaker AI тепер пропонує серверлес-MLflow. Це усуває потребу в розгортанні та керуванні інфраструктурою відстеження, забезпечуючи:

• Відстеження експериментів у реальному часі
• Версіонування та повторне використання промптів
• Безшовну інтеграцію з SageMaker Model Registry
• Міжоблікову співпрацю через AWS Resource Access Manager

Serverless MLflow доступний без додаткової оплати та автоматично оновлюється — дозволяючи командам зосередитися на інноваціях, а не на обслуговуванні.

Прискорення та підвищення безпеки ШІ-інновацій

Нові можливості Amazon SageMaker AI формують комплексну платформу для корпоративної розробки ШІ — від кастомізації на основі природної мови до масштабного, відмовостійкого навчання та промислового розгортання.

Як офіційний партнер AWS, Softprom допомагає організаціям проєктувати, впроваджувати та оптимізувати ШІ-рішення на AWS, забезпечуючи масштабованість, безпеку та відповідність бізнес-цілям. Незалежно від того, чи доопрацьовуєте ви наявні моделі, чи створюєте предметно-орієнтований ШІ з нуля, Softprom і AWS надають експертизу та технології для прискорення вашого ШІ-шляху.

Почніть роботу з Amazon SageMaker AI

Нові можливості кастомізації Amazon SageMaker AI та SageMaker HyperPod уже доступні в регіонах AWS по всьому світу. Поточні клієнти можуть отримати доступ через консоль SageMaker AI, а нові клієнти — розпочати з AWS Free Tier.

Щоб дізнатися, як ці можливості можуть підтримати ваші ШІ-ініціативи, зверніться до Softprom для отримання експертної консультації та підтримки впровадження.